Apache Hadoop权威指南：解锁大数据分析

"Hadoop - The Definitive Guide 第四版，英文版，作者Tom White，深入讲解了构建和维护可靠、可扩展的分布式系统，尤其是使用Apache Hadoop的方法。本书适合程序员进行大数据分析以及管理员设置和运行Hadoop集群。内容包括最新的YARN，Parquet，Flume，Crunch和Spark等项目，还涵盖了医疗系统和基因组数据处理中的Hadoop应用案例。" 《Hadoop - The Definitive Guide》是Tom White撰写的一本全面介绍Apache Hadoop的权威指南，特别针对第四版进行了修订和更新。这本书旨在帮助读者理解如何利用Hadoop处理大规模数据存储和分析的问题，无论是对编程人员还是系统管理员，都是极具价值的参考资料。 在书中，Tom White详细介绍了Hadoop的核心组件，包括： 1. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：Hadoop的基础存储系统，它设计为在廉价硬件上运行，提供高容错性和高可用性。读者将学习HDFS的工作原理、文件的存储与读取，以及如何管理和优化HDFS的性能。 2. **MapReduce**：Hadoop的数据处理框架，通过将大型数据集分解成小块并并行处理来实现高效的计算。MapReduce包括Map阶段（数据转换）和Reduce阶段（结果聚合）。书中会教授如何编写MapReduce程序，以及如何调试和优化MapReduce作业。 3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：随着Hadoop的发展，YARN作为新的资源管理系统出现，取代了原本与MapReduce紧密耦合的JobTracker。YARN允许不同计算框架在同一平台上运行，提高了系统的资源利用率和灵活性。作者会详细介绍YARN的架构、工作流程和管理策略。 此外，书中的新章节涵盖了Hadoop生态系统中的其他重要工具和框架： 4. **Parquet**：一种列式存储格式，适用于大数据分析，支持多种数据处理框架，如Hive、Pig和Spark。Parquet的特性包括压缩、高效查询和多版本控制，能够显著提升数据处理效率。 5. **Flume**：用于收集、聚合和移动大量日志数据的可靠、分布式的系统。Flume可以整合来自不同源的数据，并将其传输到Hadoop集群或其他存储系统。 6. **Crunch**：一个简化MapReduce编程的Java库，提供了高级数据类型和抽象，使得数据处理更简洁，易于理解和维护。 7. **Spark**：快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、实时流处理和机器学习等多种工作负载。Spark与Hadoop的集成使得数据处理更加高效和灵活。 书中的最新案例研究探讨了Hadoop在医疗保健系统和基因组数据处理中的应用，展示了Hadoop如何在这些领域中发挥重要作用，解决复杂的数据挑战。 《Hadoop - The Definitive Guide》是学习和掌握Hadoop及其生态系统不可多得的资源，无论你是初学者还是有经验的专业人士，都能从中获取深入的理解和实用的技能。